Sesión 1: Introducción a la Calidad del Aire

• Importancia de la calidad del aire.
• Principales contaminantes atmosféricos.
• Normativas y estándares internacionales.

Sesión 2: Introducción a Python para Análisis Ambiental

• Configuración del entorno de trabajo.
• Uso de bibliotecas relevantes (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn).
• Manipulación de datos ambientales en Python.

Sesión 3: Adquisición de Datos de Calidad del Aire

• Fuentes de datos sobre calidad del aire.
• Obtención de datos en tiempo real e históricos.
• Formatos de datos comunes (CSV, JSON, API).

Sesión 4: Visualización de Datos Ambientales

• Gráficos para representar la calidad del aire.
• Mapas de calor y mapas geoespaciales.
• Herramientas de visualización en Python.

Sesión 5: Análisis Exploratorio de Datos (EDA) en Calidad del Aire

• Estadísticas descriptivas específicas para datos ambientales.
• Identificación de patrones y tendencias.
• Detección y manejo de valores atípicos.

Sesión 6: Calidad del Aire y Cambio Climático

• Impacto de la calidad del aire en el cambio climático.
• Análisis de datos relacionados con el cambio climático.
• Estrategias para la reducción de emisiones.